生成基于栅格地图的双向LSTM的路径规划代码

以下是一个基于栅格地图的双向LSTM路径规划的代码示例，使用Python和Keras库实现。

首先，导入必要的库：

import numpy as np
import keras
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, LSTM, Dense, Bidirectional, Concatenate

接着，定义输入和输出的维度：

# 输入维度：(batch_size, timesteps, input_dim)
# 输出维度：(batch_size, output_dim)
input_dim = 2  # 输入维度为2，即(x,y)坐标
output_dim = 1 # 输出维度为1，即下一步要走的方向

然后，定义模型的输入层：

# 输入层
inputs = Input(shape=(None, input_dim))

接下来，定义双向LSTM层：

# 双向LSTM层
lstm = Bidirectional(LSTM(64, return_sequences=True))(inputs)

然后，定义全连接层：

# 全连接层
dense = Dense(32, activation='relu')(lstm)

最后，定义输出层：

# 输出层
outputs = Dense(output_dim, activation='softmax')(dense)

将输入层、LSTM层、全连接层和输出层连接起来：

# 定义模型
model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

编译模型：

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')

训练模型：

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=100, batch_size=32)

其中，`x_train`是输入数据，`y_train`是输出数据。

以上就是一个基于栅格地图的双向LSTM路径规划的代码示例。该模型可以根据输入的当前位置，预测下一步要走的方向，从而实现路径规划。